Rocket Lab Blog

¿Cómo hacer un A/B test adecuado para tu aplicación?

Escrito por Hub Spot | Dec 7, 2021 7:25:00 PM

A/B testing es una prueba para comparar dos o más versiones de algo para determinar cuál de ellas funciona mejor. Para hacer eso, se necesita segmentar la audiencia en diferentes grupos y ver cómo reaccionan a las versiones de algo que se está tratando de probar.

Pongamos un ejemplo para ilustrar esto. Digamos que un app marketer desea aumentar el número de descargas de su aplicación y considera que las creatividades actuales que ejecuta su app podrían mejorarse si el llamado a la acción fuera más grande y llamativo. Entonces decidió crear un conjunto de anuncios de creatividades con un botón centrado con el CTA que usa normalmente.

Luego, divide a su público objetivo en dos y los expone a las creatividades actuales y las nuevas. Después de varios días, obtiene suficientes datos para comparar los resultados de ambos conjuntos de anuncios. Al confrontarlos, ve que los que ha creado no solo tienen una tasa de clics (CTR) más alta, sino también una tasa de conversión (CR) más alta, ya que ahora el CTA explica qué debe hacer el usuario al ver el anuncio y hacia dónde lo llevará el anuncio. Listo, acaba de realizar un A / B test.

Las pruebas A/B  en el entorno del marketing móvil se realizan principalmente en dos campos:

  • En la aplicación: Estas pruebas se realizan en la propia aplicación. Cambiar la aplicación a una nueva UX o UI para mejorar las métricas de uso del usuario como el compromiso, el tiempo de sesión, la retención, el LTV, entre otras cosas.

  • Campañas de aplicaciones: Estas pruebas se realizan en las campañas en ejecución que buscan mejorar el CTR, CR, instalaciones, y más. El ejemplo anterior es un clara demostración de una prueba A/B en una campaña de aplicaciones, una de adquisición de usuarios.

Pero, ¿cuáles son los pasos que debo seguir para realizar un A/B test adecuado?

  1. Hipótesis: En primer lugar, es necesario desarrollar una hipótesis, quizás la parte más importante de toda la prueba. Una hipótesis es básicamente una suposición, una idea que se propone y que se puede probar para ver si podría ser cierta. Para llegar a esta idea, normalmente se necesita hacer un poco de investigación y análisis sobre cuáles son sus esfuerzos de marketing actuales y luego puede llegar a una hipótesis diferente. Tener una hipótesis sólida e inteligente puede cambiar las reglas del juego e impulsar la tasa de crecimiento de su empresa.

  2. Segmentación: Con su hipótesis definida y sus variables configuradas, puede comenzar la prueba en diferentes muestras de audiencia. Estas muestras de audiencia deben ser relativamente similares y lo suficientemente grandes en términos de tamaño para que los resultados puedan ser confiables cuando las analice; si las audiencias son pequeñas, existe un alto riesgo de que los resultados se vean afectados por el azar. Hay varias herramientas en línea que lo ayudan a construir su audiencia de la manera correcta y dividirla en dos (o más) grupos A y B. Las MMP normalmente tienen herramientas de creación de audiencia como una característica, si su aplicación tiene una, puede contactarlos para revisarlo.

  3. Análisis: Una vez que su prueba se ha ejecutado durante el tiempo suficiente y ya tiene los datos necesarios, puede comenzar a hacer la parte de análisis. Normalmente, esta es la parte más rápida cuando simplemente compara los resultados entregados entre las variantes. Se recomienda mirar todas las métricas de la prueba, ya que también pueden proporcionar algunas tendencias o señales interesantes para sus próximas pruebas.

  4. Implementar: Si sus resultados fueron positivos, puede continuar con la implementación de la variante exitosa en su campaña o aplicación. Si la prueba no fue concluyente o fue incorrecta, no significa que haya perdido tiempo, aún aprendió lo que no debe hacer y lo que no funciona.

  5. Repetir: Las pruebas A / B son esfuerzos continuos, necesita probar nuevas hipótesis continuamente para mejorar el crecimiento de su aplicación. Entonces, una vez que termine su prueba, siga adelante y pruebe una nueva, con el tiempo, su capacidad para crear hipótesis más relevantes mejorará y también el impacto de sus pruebas.

Las pruebas A / B son clave para aprender más sobre tu audiencia y lo que es relevante para ellos. Esto no solo impulsa el crecimiento de tu aplicación, sino que también te permite obtener ventajas frente a tus competidores.En Rocket Lab queremos ayudarte a llevar tu aplicación móvil al siguiente nivel.

En Rocket Lab podemos ayudarte, contáctanos para más información o cualquier duda.